Modelos de amenaza, vulnerabilidad y riesgo climático en los Montes de María.

El presente informe corresponde al resultado de la pasantía realizada en el Fondo Patrimonio Natural, en el marco de la Especialización en Sistemas de Información Geográfica de la Universidad de Manizales. El trabajo tuvo como propósito evaluar los impactos del cambio climático en la subregión de Montes de María mediante el desarrollo de modelos de amenaza, vulnerabilidad, capacidad adaptativa y riesgo climático, utilizando herramientas de análisis espacial y metodologías basadas en el enfoque conceptual de Cambio Climático. Se recopilaron y procesaron datos climáticos del modelo EC-Earth3-Veg bajo el escenario SSP2-4.5, proyectados para los años 2040, 2060 y 2080, los cuales fueron integrados con variables biofísicas y socioeconómicas mediante técnicas de álgebra de mapas y ponderación multicriterio. Los resultados evidencian una tendencia de aumento en la temperatura media y variabilidad en la precipitación, así como una alta vulnerabilidad asociada a la degradación de ecosistemas, la pobreza y la limitada capacidad institucional. El modelo espacial permitió identificar zonas prioritarias de riesgo climático, aportando insumos técnicos para la planificación territorial y las estrategias de adaptación. Este trabajo contribuye al fortalecimiento de las capacidades locales para la gestión del riesgo y a la construcción de territorios resilientes, sostenibles y equitativos frente a los desafíos del cambio climático.
This report presents the results of the internship carried out at Fondo Patrimonio Natural, as part of the Specialization in Geographic Information Systems at the University of Manizales. The main objective was to assess the impacts of climate change in the Montes de María subregion through the development of hazard, vulnerability, adaptive capacity, and climate risk models, using spatial analysis tools and methodologies based on the Climate Change framework. Climatic data from the EC-Earth3-Veg model under the SSP2-4.5 scenario for 2040, 2060, and 2080 were processed and integrated with biophysical and socioeconomic variables through map algebra and multicriteria weighting techniques. Results reveal a consistent increase in mean temperature and variability in precipitation, alongside high vulnerability linked to ecosystem degradation, poverty, and limited institutional capacity. The spatial model identified priority areas of climate risk, providing technical inputs for territorial planning and adaptation strategies. This work contributes to strengthening local capacities for risk management and to building resilient, sustainable, and equitable territories in the face of climate change challenges.